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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zum automatisierten Ermitteln wenigstens
einer Bearbeitungsinstanz, die zum Bearbeiten eines bestimmen Problems
geeignet ist. Ferner behandelt die Erfindung eine Routing-Maschine,
die zum automatisierten Ermitteln wenigstens einer Bearbeitungsinstanz
ausgebildet ist. Zudem betrifft die Erfindung eine Vorrichtung,
in der die Routing-Maschine zum Einsatz kommt.
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In
heutiger Zeit nimmt der Einsatz von Call-Centern und Service- oder
Help-Desk-Systemen rasch zu. Derartige Systeme unterstützen Support-Abteilungen
und bilden die zentrale Schnittstelle zwischen den Mitarbeitern
eines Diensteanbieters und den Kunden oder Anwendern. Call-Center
und Service- oder Help-Desk-Systeme sorgen dafür, dass ein Kunde mit einem
Bearbeiter des Diensteanbieters verbunden wird, der zur Lösung seines
Problems geeignet ist.
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Eine
zentrale und wichtige Aufgabe bei der Realisierung derartiger Systeme
ist es, Weiterleitungen von Anwenderanfragen an ungeeignete Bearbeiter
und lange Wartezeiten bei der Bearbeitung von Anwenderanfragen zu
vermeiden.
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Demzufolge
werden in Call-Centern und Service- oder Help-Desk-Systemen Maßnahmen zum effizienten Weiterleiten
oder Routen von Anwenderanfragen an einen geeigneten Bearbeiter
implementiert.
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Zahlreiche
Routing-Methoden sind bekannt, die im Wesentlichen dazu dienen,
den Bearbeiter zielsicher zu finden, der ein spezielles Problem
eines Anwenders bearbeiten kann.
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So
sind Ticket-basierte Service- oder Help-Desk-Systeme bekannt, die
die Mitarbeit des Anwenders und gegebenenfalls eines Mitarbeiters des
Diensteanbieters benötigen,
um den geeigneten Bearbeiter zu finden. Dazu wird ein Anwender zunächst mit
einem Mitarbeiter des Diensteanbieters verbunden. Der Anwender nennt
dem Mitarbeiter sein Problem. Das Problem wird vom Mitarbeiter analysiert,
der daraufhin ein sogenanntes "Ticket" erstellt und dieses
an einen geeigneten Bearbeiter weiterleitet. Hierbei kann es zu
langen Wartezeiten und häufigen
Fehlleitungen des Anwenderproblems kommen, da der menschliche Mitarbeiter
insbesondere bei Überlastungen
zeitliche Probleme hat, das Anwenderproblem sofort zu erfassen,
zu bearbeiten und gemäß dem erfassten
Problem den Anwender mit dem am besten geeigneten Bearbeiter zu
verbinden.
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Andere
Ticket-basierte Routing-Systeme bedienen sich eines sogenannten
interaktiven Sprach-Antwort-Mechanismus, auch Interactive Voice
Response genannt. Einem Anrufer werden dabei computergeführt Fragen
gestellt, die er entweder durch Spracheingabe oder durch Drücken von
Tasten beantworten soll. Bei diesen Systemen übernimmt der Anrufer quasi
selbst die Auswertung seines Problems zur Ticketkategorisierung
und Ermittlung eines geeigneten Bearbeiters.
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Den
oben genannten Ticket-basierten Routing-Systemen haftet der Nachteil
an, dass die Auswertung eines Kundenproblems und gegebenenfalls die
Erstellung eines dazugehörenden
Tickets sowie die Kategorisierung des Tickets zur Vorbereitung der Ermittlung
eines geeigneten Bearbeiters die Hilfe einer Person bedarf. Mit
anderen Worten ausgedrückt liegt
ein menschlicher First Level Support vor.
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Beispielsweise
gibt es Routing-Maschinen, welche sogenannte Fähigkeiten-basierte Routing-Algorithmen,
auch als "Skillbased
Routing" bekannt, anwenden.
Zu solchen Routing-Maschinen
gehören auch
sogenannte "automatische
Anrufverteilungssysteme (Automatic Call Distribution System; ACD).
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In
der US-A-5 335 269 ist ein ACD-System beschrieben, bei dem Anrufe
von Kunden an Bearbeiter zur Beantwortung weitergegeben werden,
denen primäre
und sekundäre
Fähigkeiten
zugewiesen sind. Bei diesem Fähigkeitenbasierten
ACD-System gibt es somit eine feste Zuordnung zwischen den Bearbeitern
und deren Fähigkeiten.
Dies führt
zu einem hohen Aufwand bei der Konfiguration solcher Systeme, da
vorab genau definiert werden muss, unter welchen Bedingungen ein
Anruf zu welchem Mitarbeiter oder zu welcher Gruppe von Mitarbeitern
gelangt.
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Der
Erfindung liegt somit die Aufgabe zugrunde, die oben genannten Nachteile
zu vermeiden. Insbesondere liegt der Erfindung das technische Problem
zugrunde, ein Verfahren, eine Routing-Maschine und eine Vorrichtung
bereitzustellen, mit denen Anwenderprobleme zielsicher an geeignete
Bearbeitungsinstanzen weitergeleitet und von diesen schneller bearbeitet
werden können,
wobei gleichzeitig der Aufwand beim Konfigurieren der Vorrichtung
und der Routing-Maschine
reduziert werden kann.
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Ein
Kerngedanke der Erfindung ist es, die Fähigkeiten der Bearbeiter für ein spezielles
Anwenderproblem festzustellen und das Problem zu konkretisieren,
ohne dass hierzu eine menschliche Unterstützung erforderlich wird.
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Gemäß einem
Aspekt der Erfindung ist vorgesehen, dass Bearbeitern eines Diensteanbieters Fähigkeiten,
die sie zur Lösung
von Kundenproblemen benötigen,
nicht vorab starrzugewiesen werden. Statt dessen werden die Fähigkeiten
oder Einsatzbereiche der Bearbeiter in Bezug auf spezielle Probleme
mit Hilfe einer selbständig
lernenden Routing-Maschine,
die Wissen aus der Vergangenheit berücksichtigt, geschätzt, um
eine geeignete Bearbeitungsinstanz zu ermitteln. Insbesondere wird
für jeden
geeigneten Bearbeiter die Wahrscheinlichkeit berechnet, mit der
der jeweilige Bearbeiter ein spezielles Problem innerhalb einer
vorbestimmten Zeit bearbeiten kann. Dann wird der am besten geeignete
Bearbeiter ausgewählt.
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An
dieser Stelle sei erwähnt,
dass in der folgenden Beschreibung und in den Ansprüchen unter dem
Begriff "lernfähiger Routing-Algorithmus" ein auf künstlicher
Intelligenz basierender Algorithmus zu verstehen ist, der kausales
Wissen aus der Vergangenheit verwendet, um die Fähigkeiten der Bearbeiter hinsichtlich
eines speziellen Problems zu schätzen.
Im Unterschied dazu werden unter dem Begriff "nicht lernfähige Routing-Algorithmen" statische Algorithmen
verstanden, bei denen zum Beispiel eine feste Zuordnung von Fähigkeiten
zu Bearbeitern bestehen und die nicht mit künstlicher Intelligenz ausgestattet
sind. Solche "nicht
lernfähigen
Routing-Algorithmen" werden
zum Beispiel in den eingangs genannten bekannten Systemen angewandt.
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Unter
dem Begriff "Bearbeitungsinstanz" wird in der Beschreibung
sowie in den Ansprüchen ein
menschlicher Bearbeiter, eine menschliche Bearbeitungsgruppe, ein
Rechner oder ein Rechnersystem verstanden.
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Das
oben genannte technische Problem wird zum einen durch die Verfahrensschritte
des Anspruches 1 gelöst.
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Danach
wird ein Verfahren zum automatisierten Ermitteln wenigstens einer
Bearbeitungsinstanz, die zum Bearbeiten eines bestimmen Problems
geeignet ist, zur Verfügung
gestellt. Zunächst wird
ein problembezogenes, elektronisches Ticket, beispielsweise von
einem Anwender, einem Administrator oder dergleichen erstellt. Mit
Hilfe eines lernfähigen
Routing-Algorithmus wird dann wenigstens eine Bearbeitungsinstanz
ermittelt, die geeignet ist, das erstellte Ticket innerhalb einer
vorbestimmten Zeit zu bearbeiten.
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An
dieser Stelle sei erwähnt,
dass Ticket-basierte Einrichtungen zum Ermitteln einer geeigneten Bearbeitungsinstanz
an sich bekannt sind. Unter Ticket versteht man hierbei einen virtuellen
Gegenstand, welcher einen Container für Daten zu einem bestimmten
Anwenderproblem beinhalten kann. Der Inhalt des Tickets kann die
Beschreibung eines Anwenderproblems, Anwenderdaten, möglicherweise Angaben
zum Lösungsweg,
Angaben zur Bearbeitungsinstanz, Tickettypen, Produktbezeichnungen, Kontaktmedien,
Zeitdaten, Kategorieren und gegebenenfalls Webadressen (URL, Uniform
Resource Locator) enthalten.
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Vorteilhafte
Weiterbildungen sind Gegenstand der Unteransprüche.
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Vorzugsweise
basiert der lernfähige
Routing-Algorithmus auf einem Bayes-Netz.
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Bayes-Netze,
auch Bayes'sche
Netze genannt, sind an sich bekannt. Mit einem Bayes-Netz kann die
Wahrscheinlichkeit für
das Eintreten eines Zustandes einer Variablen in Abhängigkeit
des Eintretens eines Zustandes einer anderen Variablen, von welcher
diese kausal abhängt,
berechnet werden. Somit ergibt sich mathematisch gesehen ein sogenannter
Graf (Netzwerk). Ein Bayes-Netz weist Knoten und Kanten auf, wobei
Knoten die Zufallsvariablen und die Kanten die Abhängigkeiten
von Zufallsvariablen darstellen. An dieser Stelle sei bereits erwähnt, dass
das im Rahmen der Erfindung verwendete Bayes-Netz als Variablen
oder Knoten Ticket-Kategorien, untergeordnete Kategorieren, die Bearbeitungszeiten
der Bearbeitungsinstanzen für ein
bestimmtes Ticket und die Bearbeitungsinstanzen benutzt.
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Ein
wesentlicher Aspekt des angewandten lernfähigen Routing-Algorithmus ist,
dass er in der Vergangenheit erworbenes Wissen über die von Bearbeitungsinstanzen
bearbeiteten Tickets und die dazugehörenden Bearbeitungszeiten berücksichtigt.
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Vorzugsweise
kann mit dem lernfähigen Routing-Algorithmus
die Wahrscheinlichkeit berechnet werden, mit welcher die Bearbeitungsinstanz
das erstellte Ticket innerhalb der vorbestimmten Zeit bearbeiten
kann.
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Diese
Berechnung kann hinsichtlich des erstellten Tickets, welches das
zu lösende
Anwenderproblem enthält,
für alle
geeigneten Bearbeitungsinstanzen durchgeführt werden. Die Bearbeitungsinstanzen
und die dazu berechneten Wahrscheinlichkeiten werden dann in einer
Liste abgelegt.
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Darüber hinaus
kann mit dem lernfähigen Routing-Algorithmus
auch ermittelt werden, ob eine Bearbeitungsinstanz ein spezielles
Problem in einer Zeit, die kürzer
als die vorgegebene Zeit ist, bearbeiten kann. Insbesondere können Wahrscheinlichkeiten
ermittelt werden, die angeben, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine
Bearbeitungsinstanz das spezielle Problem in einer Zeit lösen kann,
die kürzer
als die vorgegebene Zeit ist. Diese Daten können wiederum in der Liste
abgelegt werden.
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Aus
dieser Liste kann dann beispielsweise die Bearbeitungsinstanz mit
der absolut höchsten Wahrscheinlichkeit
ausgewählt
werden. Die ausgewählte
Bearbeitungsinstanz ist dann diejenige, die das spezielle Problem
innerhalb der vorbestimmten Zeit am besten bearbeiten kann.
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Alternativ
kann auch die Bearbeitungsinstanz ausgewählt werden, welche das spezielle
Problem in der kürzesten
Zeit, und zwar ungeachtet der dazugehörenden Wahrscheinlichkeit,
lösen kann.
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Ferner
kann auch diejenige Bearbeitungsinstanz ausgewählt werden, die das spezielle
Problem mit der relativ höchsten Wahrscheinlicheit
in einer Zeit lösen
kann, die kürzer
als die vorbestimmte Zeit ist.
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Ist
die ausgewählte
Bearbeitungsinstanz oder eine der ausgewählten Bearbeitungsinstanzen frei
und verfügbar,
kann eine Fernsprech- und/oder Datenverbindung zwischen dem Ersteller
des Tickets und der freien Bearbeitungsinstanz hergestellt werden.
Bei einer Datenverbindung kann dem Ersteller des Tickets die Lösung des
Problems auf elektronischem Weg, beispielsweise per E-mail übermittelt werden.
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Jedem
zugelassenen, das heißt
vordefinierten Ticket, ist jeweils eine Kategorie zugeordnet, die die
Problemart des jeweiligen Tickets darstellt. Jede Kategorie kann,
je nach Topologie des Bayes-Netzes, in wenigstens eine untergeordnete
Kategorie unterteilt sein.
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Zweckmäßigerweise
wird vor Ermittlung einer oder mehrerer geeigneter Bearbeitungsinstanzen das
erstellte Ticket hinsichtlich seines Inhaltes analysiert, um das
Ticket einer bestimmten Kategorie und/oder wenigstens einer untergeordneten
Kategorie zuzuordnen. Der lernfähige
Routing-Algorithmus berücksichtigt
die dem erstellten Ticket zugeordnete Kategorie und/oder die wenigstens
eine untergeordnete Kategorie, um wenigstens eine geeignete Bearbeitungsinstanz
zu ermitteln.
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Um
das in dem Ticket enthaltene Problem weiter konkretisieren zu können und
damit eine präzisere
Kategorisierung vornehmen zu können,
wird das analysierte Ticket mit ähnlichen,
zuvor bearbeiteten Tickets verglichen. Hierbei werden die Tickets insbesondere
an Hand der Kategorie, der angegebenen Produkte und der Daten des
dem Ticket zugehörigen
Anwenders und Kunden verglichen. Angemerkt sei, dass die Funktionalitäten des
Analysierens und Vergleichens von Tickets wahlweise zu- oder abschaltbar
sind.
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Um
die Flexibilität
und Einsatzfähigkeit
der Erfindung zu erhöhen,
können
nicht lernfähige
Routing-Algorithmen bereitgestellt werden. Vorteilhafterweise kann
wenigstens ein nicht lernfähiger
Routing-Algorithmus in Abhängigkeit
von dem erstellten Ticket zur Ermittlung wenigstens einer geeigneten Bearbeitungsinstanz
aktiviert werden.
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Alternativ
können
der lernfähige
Routing-Algorithmus sowie wenigstens ein nicht-lernfähiger Routing-Algorithmus
in beliebiger Weise oder in Abhängigkeit
von dem erstellten Ticket zur Ermittlung wenigstens einer geeigneten
Bearbeitungsinstanz aktiviert werden.
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Jeder
aktivierte Routing-Algorithmus kann mehrere geeignete Bearbeitungsinstanzen
ermitteln, die in separaten Listen abgelegt werden können. Aus allen
Listen kann eine Sammelliste erzeugt werden, in der alle ermittelten
Bearbeitungsinstanzen entsprechend ihrer Eignung eingereiht werden.
Anschließend
kann die am meisten geeignete Bearbeitungsinstanz ausgewählt werden,
um das erstellte Ticket zu bearbeiten.
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An
dieser Stelle sei erwähnt,
dass bestimmte Mechanismen eingeleitet werden können, wenn eine ausgewählte Bearbeitungsinstanz
nicht verfügbar
ist. Beispielsweise könnte
die entsprechend ihrer Eignung zweitbeste Bearbeitungsinstanz ausgewählt werden
und so weiter, um das erstellte Ticket zu bearbeiten.
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Vorteilhafterweise
können
einer Bearbeitungsinstanz in Abhängigkeit
von vorbestimmten Ereignissen Bonus- oder Minuspunkte vergeben werden.
Die Anzahl der Bonus- oder Minuspunkte kann als Datenquelle für eine Sortierfunktion
dienen, welche die Bearbeitungsinstanzen in Abhängigkeit von der Punktezahl
ordnet. Ein entsprechendes Bonussystem vergibt beispielsweise Punkte
für schnelle
Ticketlösungen,
eine gute Dokumentation von Problemlösungen und andere Arbeitseigenschaften.
Bonuspunkte können
beispielsweise auch dann vergebe werden, wenn eine Bearbeitungsinstanz
bereit ist, zu bestimmten Tageszeiten, Feiertagen und dergleichen
zu arbeiten. Minuspunkte können
beispielsweise einer Bearbeitungsinstanz zugewiesen werden, wenn
diese häufig
nicht erreichbar ist, ohne dass sie aktuell ein Ticket bearbeitet.
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Damit
der lernfähige
Routing-Algorithmus Fähigkeiten
von Bearbeitungsinstanzen hinsichtlich eines speziellen Problems
schätzen
kann, wird er vor Inbetriebnahme von einem Administrator oder während einer
Testprozedur automatisch angelernt.
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Ein
automatischer Ablauf einer Testprozedur kann folgende Schritte umfassen:
Zunächst werden
vordefinierte Tickets erzeugt und allen beteiligten Bearbeitern
in zufälliger
Reihenfolge zur Bearbeitung übergeben
werden. Das System protokolliert anschließend, welcher Bearbeiter welche
Tickets wie oft und in welcher Zeit erfolgreich bearbeitet hat.
Diese Daten werden später
vom lernfähigen
Routing-Algorithmus zur Ermittlung geeigneter Bearbeiter verwendet.
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Angemerkt
sei, dass der lernfähige
Routing-Algorithmus dynamisch lernfähig ist. Das heißt, erfindungsgemäß wird im
Betrieb regelmäßig protokolliert,
welche Bearbeitungsinstanz welches Ticket in welcher Bearbeitungszeit
bearbeitet. Auf diese Weise wird, ohne dass einer Bearbeitungsinstanz neue
Fähigkeiten
fest zugeordnet werden, erreicht, dass der lernfähige Routing-Algorithmus stets
in der Lage ist, die virtuellen, d. h. nicht vordefinierten Fähigkeiten
einer Bearbeitungsinstanz hinsichtlich eines bestimmten Tickets
zu schätzen.
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Jedesmal,
wenn neue Tickets zugelassen, neue Bearbeitungsinstanzen eingesetzt
oder Bearbeitungsinstanzen entfernt werden, wird der lernfähige Routing-Algorithmus
neu angelernt.
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Die
zur Ermittlung wenigstens einer geeigneten Bearbeitungsinstanz relevanten
Daten werden in einem Zwischenspeicher bereitgestellt, so dass ein schneller
Zugriff auf diese Daten und somit eine schnelle Ermittlung geeigneter
Bearbeitungsinstanzen ermöglicht
wird.
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Eine
geeignete Bearbeitungsinstanz kann hinsichtlich eines speziellen
Problems dadurch effizienter ermittelt werden, dass Störungsmeldungen,
die beispielsweise von externen Überwachungssystemen
erzeugt werden, erkannt und zum Ermitteln wenigstens einer Bearbeitungsinstanz
berücksichtigt werden.
Auf diese Weise kann eine präzise
Zuordnung einer Kategorie zu einem erstellten Ticket und eine effiziente
Aktivierung von nicht-lernfähigen
Routing-Algorithmen
erreicht werden.
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Das
oben genannte technische Problem wird ferner durch die Verfahrensschritte
des Anspruchs 16 gelöst.
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Danach
wird ein Verfahren zum automatisierten Ermitteln wenigstens einer
Bearbeitungsinstanz, die zum Bearbeiten eines bestimmten Problems
geeignet ist, bereitgestellt. Zunächst werden mehrere, nicht-lernfähige Routing-Algorithmen bereitgestellt.
Ein elektronisches, problembezogenes Ticket wird erstellt, wobei
wenigstens ein nicht-lernfähiger
Routing-Algorithmus zufällig
oder in Abhängigkeit
von im erstellten Ticket enthaltenen Parametern aktiviert wird.
Mit Hilfe des aktivierten, nicht-lernfähigen Routing-Algorithmus wird
wenigstens eine Bearbeitungsinstanz ermittelt, die geeignet ist,
das erstellte Ticket zu bearbeiten.
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Vorteilhafterweise
wird für
jede ermittelte Bearbeitungsinstanz deren Eignungsgrad zur Bearbeitung
des Tickets festgestellt. Anschließend wird eine Liste von Bearbeitungsinstanzen
in Abhängigkeit
der ermittelten Eignungsgrade erstellt und wenigstens die am besten
geeignete Bearbeitungsinstanz ausgewählt.
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Das
oben genannte technische Problem wird ebenfalls durch eine Routing-Maschine
zum automatisierten Ermitteln wenigstens einer Bearbeitungsinstanz,
die zum Bearbeiten eines bestimmten Problems geeignet ist, gelöst. Die
Routing-Maschine weist eine Ticket-Empfangseinrichtung zum Empfangen
elektronischer, problembezogener Tickets auf. Die Routing-Maschine
kann mit Hilfe eines lernfähigen
Routing-Algorithmus
wenigstens eine Bearbeitungsinstanz ermitteln, die geeignet ist,
ein empfangenes Ticket innerhalb einer vorbestimmten Zeit zu bearbeiten.
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Vorteilhafte
Weiterbildungen sind Gegenstand der Unteransprüche.
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Vorteilhafterweise
kann der Ticket-Empfangseinrichtung eine Problem-Erfassungslogik
zugeordnet sein, die einem empfangenen Ticket eine bestimmte Kategorie
und/oder wenigstens eine untergeordnete Kategorie zuordnet. Der
lernfähige Routing-Algorithmus
kann dann die einem empfangenen Ticket zugeordnete Kategorie und/oder
die wenigstens eine untergeordnete Kategorie berücksichtigen, um wenigstens
eine geeignete Bearbeitungsinstanz zu ermitteln.
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Die
Problem-Erfassungslogik ist zum Analysieren eines empfangenen Tickets
und zum Vergleichen des empfangenen Tickets mit anderen Tickets ausgebildet,
um dem Ticket in Abhängigkeit
von dem Vergleich eine bestimmte Kategorie und/oder wenigstens eine
untergeordnete Kategorie zuzuordnen.
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Die
Routing-Maschine kann ferner auf nicht-lernfähige Routing-Algorithmen zugreifen.
Hierzu ist eine Einrichtung zum Aktivieren von nicht-lernfähigen Routing-Algorithmen
zur Ermittlung wenigstens einer geeigneten Bearbeitungsinstanz vorgesehen.
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Vorteilhafterweise
kann die Aktivierungseinrichtung den lernfähigen Routing-Algorithmus und/oder
wenigstens einen nicht-lernfähigen
Routing-Algorithmus zufällig
oder in Abhängigkeit
von in einem empfangenen Ticket enthaltenen Parametern aktivieren.
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Zweckmäßigerweise
kann die Routing-Maschine auf einen nicht-lernfähigen Routing-Algorithmus zugreifen,
der die zur Bearbeitung eines empfangenen Tickets geeigneten Bearbeitungsinstanzen in
Abhängigkeit
von der Anzahl erworbener Bonus- oder Minuspunkte ermittelt.
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In
einem Zwischenspeicher können
die zur Ermittlung wenigstens einer geeigneten Bearbeitungsinstanz
erforderlichen Daten abgelegt sein. Auf diese weise kann die Zeit
zur Ermittlung geeigneter Bearbeitungsinstanzen verkürzt werden,
da bei Anwendung eines Routing-Algorithmus nicht auf eine externe
Datenbank zugegriffen werden muss, sondern die Daten bereits in
dem Zwischenspeichr abgelegt sind.
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Um
Daten verschiedener Formate zwischen der Routing-Maschine und einer Ticket-Verwaltungseinrichtung
austauschen zu können,
ist eine universelle Kommunikationsschnittstelle vorgesehen. Bei der
Kommunikationsschnittstelle kann es sich um eine Schnittstelle handeln,
die eine Routing-Maschine-Abfrageschicht
(Routing Engine Invocation Layer; REIL) enthält. Über diese Kommunikationsschnittstelle
können
Tickets, Störungsmeldungen überwachter
externer Systeme, von einer Ticket-Verwaltungseinrichtung erzeugte
Fehlermeldungen und/oder von einem Administrator angegebene Meldungen übertragen
werden.
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Das
oben genannte technische Problem kann ebenfalls von einer Routing-Maschine
gelöst werden,
die eine Ticket-Empfangseinrichtung
zum Empfangen elektronischer problembezogener Tickets und eine Aktivierungseinrichtung
aufweist, die wenigstens einen nicht-lernfähigen Routing-Algorithmus zufällig oder
in Abhängigkeit
von in einem empfangenen Ticket enthaltenen Parametern aktivieren kann,
um mit dessen Hilfe wenigstens eine Bearbeitungsinstanz zu ermitteln,
die geeignet ist, das empfangene Ticket zu bearbeiten.
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Die
Routing-Maschine kann für
jeden aktivierten Routing-Algorithmus
mehrere geeignete Bearbeitungsinstanzen ermitteln und eine Liste
erzeugen, in der alle ermittelten Bearbeitungsinstanzen entsprechend
ihrer Eignung eingereiht sind, wobei die Routing-Maschine wenigstens
die am meisten geeignete Bearbeitungsinstanz auswählt.
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Das
oben genannte technische Problem wird ferner durch die Merkmale
des Anspruchs 33 gelöst.
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Danach
ist eine Vorrichtung zum automatisierten Ermitteln wenigstens einer
Bearbeitungsinstanz, die zum Bearbeiten eines bestimmten Problems
geeignet ist, vorgesehen. Die Vorrichtung weist wenigstens eine
Bearbeitungsinstanz, wenigstens eine Einrichtung zum Erstellen eines
elektronischen, problembezogenen Tickets, eine mit der Erstellungseinrichtung
verbindbare Ticket-Verwaltungseinrichtung
und eine über
eine Kommunikationsschnittstelle mit der Ticket-Verwaltungseinrichtung verbundene Routing-Maschine
nach einem der Ansprüche
18 bis 30 oder 31 und 32 auf.
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Die
Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels in Verbindung
mit den beiliegenden Zeichnungen näher erläutert.
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Es
zeigen:
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1 eine
Vorrichtung zur Ermittlung einer Bearbeitungsinstanz gemäß dem Stand
der Technik,
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2 eine
Vorrichtung zum Ermitteln einer geeigneten Bearbeitungsinstanz,
in der die Erfindung verwirklicht ist,
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3 ein
Blockschaltbild der in 2 dargestellten Routing-Maschine
in Verbindung mit einem Ticket-Verwaltungssystem,
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4 ein
Blockschaltbild des in 3 dargestellten Mergers, und
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5 die
Topographie eines Bayes-Netzes, welches der in 3 dargestellten
Routing-Maschine zugrunde gelegt wird.
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1 zeigt
ein allgemein mit 10 bezeichnetes automatisches Anruf-Verteilungssystem,
welches an sich bekannt ist. An einem Arbeitsplatz 20 eines Anwenders 25 ist
beispielsweise ein Notebook 22 sowie ein Telefon 24 aufgestellt,
welche in herkömmlicher
Weise mit einem öffentlichen
Datennetz 30 oder einem VPN (Virtual Private Network) verbunden
werden können.
Das öffentliche
Datennetz 30 kann das Internet sein, über welches auch Sprache mit
Hilfe des VoIP-Dienstes übertragen
werden kann. Über das öffentliche
Datennetz 30 kann der Arbeitsplatz 20 mit einem
sogenannten Service-Desk-System 40 verbunden werden. Das
Service-Desk-System 40 weist eine Fähigkeiten basierte Routing-Maschine 45 auf,
die einen Bearbeiter 50 an einem entfernten Arbeitsplatz 60 ermitteln
kann, der geeignet ist, eine Anfrage vom Anwender 25 zu
beantworten. Das Service-Desk-System 40 ist ferner dazu
ausgebildet, den ausgewählten
Bearbeiter 50 mit dem Anwender 25 entweder über das öffentliche
Datennetz 30 oder ein Fernsprechnetz zu verbinden.
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2 zeigt
ein Kommunikationssystem 12 zum automatisierten Ermitteln
einer Bearbeitungsinstanz, in welchem die Erfindung verwirklicht
ist. Teilnehmerseitig ist ein Computer 70 sowie ein Telefon 72 aufgestellt,
welche von einem Anwender 75 bedient werden können. Anstelle
eines Telefons kann ein PDA, ein Handy oder ein ähnliches Geräte zur digitalen
oder analogen Sprachübermittlung
verwendet werden. Der Computer 70 und Telefon 72 können beispielsweise über ein öffentliches
Datennetz, welches in 1 dargestellt ist, mit einem
Service-Desk-System 42 verbunden werden. Das Service-Desk-System 42 weist
ein an sich bekanntes Ticket-Verwaltungssystem
auf, welches in der englischsprachigen Literatur auch als "Trouble-Ticket-System" bezeichnet wird.
Das "Trouble-Ticket-System" 80 ist
unter anderem dazu ausgebildet, ein vom Anwender 75 am
Telefon 72 oder am Notebook 70 erstelltes Ticket
zu einer Routing-Maschine 90 weiterzuleiten. Erfindungsgemäß ermittelt
die Routing-Maschine 90 mit
Hilfe eines lernfähigen
Algorithmus, der vorzugsweise auf einem Bayes-Netz beruht, wenigstens
einen Bearbeiter 100, 102 oder 103, der
zum Bearbeiten des vom Anwender 75 erstellten Tickets geeignet
ist. Die Routing-Maschine 90 kann
eine Liste geeigneter Bearbeiter erstellen, die zum "Trouble-Ticket-System" 80 übertragen
wird. Das Ticket-Verwaltungssystem 80 versucht dann in an
sich bekannter Weise eine Verbindung zwischen dem Anwender 75 und
einem geeigneten und vefügbaren
Bearbeiter herzustellen. Diese Verbindung ist symbolisch durch die
zwischen dem Telefon 72 des Anwenders 75 und dem
Bearbeiter 103 verlaufende Verbindungslinie 110 dargestellt.
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In 3 ist
die erfindungsgemäße Routing-Maschine
detaillierter dargestellt. Über
eine Kommunikationsschnittstelle 120 kann die Routing-Maschine 90 mit
der Ticket-Verwaltungseinrichtung 80 kommunizieren. Die
Kommunikationsschnittstelle 120 kann eine API-Schnittstelle sein
und eine offene Architektur aufweisen, so dass beliebige Datenformate übertragen
werden können.
Die API-Schnittstelle 120 stellt sowohl vordefinierte Grundfunktionalitäten als
auch eine universelle Nachrichten-Schnittstelle zur Verfügung.
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Die
Kommunikationsschnittstelle 120 unterstützt beispielsweise die Routing-Maschine-Aufrufschicht
(Routing Engine Invocation Layer, REIL), die auf der RMI (Remote
Method Invocation)-Netzwerktechnologie basiert. Hierbei handelt
es sich um eine JAVA-Technologie zum Aufrufen von Diensten und Anwendungen
auf entfernten Rechnern in einem Netzwerk.
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Wie
in 3 dargestellt, kann das Ticket-Verwaltungssystem 80 unter
anderem ein vom Anwender 75 auf seinem Computer 70 erstelltes
Ticket über
ein öffentliches
Datennetz empfangen und das Ticket über die API-Schnittstelle 120 der Routing-Maschine 90 übergeben.
Ein solches Ticket ist in 3 symbolisch
als Dokument 81 dargestellt. Ferner kann die Ticket-Verwaltungseinrichtung 80 Fehlermeldungen 82 erzeugen,
wenn zum Beispiel ausgewählte
Bearbeiter zur Zeit nicht verfügbar
sind.
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Über die
offene API-Schnittstelle 120 kann beispielsweise der in 1 dargestellte
Administrator Meldungen, Befehle, Konfigurationsdaten und dergleichen
zur Routing-Maschine 90 übertragen.
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Ferner
kann ein Störungsmeldungs-Erkennungsmodul 130 über die
API-Schnittstelle 120 mit der Routing-Maschine 90 kommunizieren.
Das Störungsmeldungs-Erkennungsmodul 130 empfängt beispielsweise
Störungsmeldungen
von einem nicht dargestellten externen System. Diese Störungsmeldungen,
welche symbolisch als Dokument 135 in 3 dargestellt
sind, werden über
die API-Schnittstelle 120 zur Routing-Maschine 90 weitergeleitet.
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Die
Routing-Maschine 90 ist gemäß der Erfindung eine auf künstlicher
Intelligenz basierende Ticket-Routing-Maschine, die das vom Anwender 75 erstellte
Ticket in einer sogenannten Problem-Erfassungslogik 140 zur
Ermittlung geeigneter Bearbeiter auswerten kann. Hierzu weist die
Problem-Erfassungslogik 140 einen Ticket-Analysator 142 auf,
der ein empfangenes Ticket beispielsweise hinsichtlich erwähnter Bearbeiter,
Anwender, Kunden, Ticket-Typen, Produkte, aktueller Probleme, Kontaktmedien, Zeitdaten,
Kategorien Fehlercodes und Webadressen untersuchen kann. Der Ticket-Analysator 142 dient
dazu, anhand der im Ticket enthaltenen Parameter das Ticket 81 einer
bestimmten Kategorie, das heißt
einer bestimmten Problemart zuzuordnen. Sofern die möglichen
Kategorien in untergeordnete Kategorien unterteilt sind, ordnet
der Ticket-Analysator 142 das empfangene Ticket zusätzlich entsprechenden
untergeordneten Kategorien zu, die, wie später noch ausführlicher
dargelegt wird, in dem Bayes-Netz als Variable berücksichtigt
werden. Das Ergebnis des Ticket-Analysators ist ein sogenanntes Routing-Ticket 143,
welches all die notwendigen Angaben enthält, um einen oder mehrere geeignete
Bearbeiter für
das im Ticket spezifizierte Problem ermitteln zu können.
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Die
Problem-Erfassungslogik 140 kann auch die Funktionalität eines
Ticket-Vergleichers oder Ticket-Komparators 144 ausführen. Der
Ticket-Komparator 144 kann das empfangene analysierte Routing-Ticket 143 mit ähnlichen
Tickets vergleichen, um das im empfangenen Ticket spezifizierte
Problem zu konkretisieren. Die Tickets werden insbesondere anhand
ihrer Kategorie, der angegebenen Produkte und der Daten des dem
Ticket zugehörenden
Anwenders und Kunden verglichen. Das von der Problem-Erfassungslogik 140 erzeugte
Routing-Ticket 143 wird unmittelbar oder nach einem Vergleich
im Ticket-Komparator 144 einer als Bearbeiter-Ermittlungslogik 150 bezeichneten
Modulkomponente zugeordnet. Die in der englischsprachigen Literatur
als "Skill-Matching-Logic" bezeichnete Bearbeiter-Ermittlungslogik 150 ist
für die
Ermittlung geeigneter Bearbeiter, das sind die in 2 dargestellten
Bearbeiter 100, 102 und 103, zuständig.
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Um
geeignete Bearbeiter ermitteln zu können, bedient sich die Bearbeiter-Ermittlungslogik 150 verschiedener
Routing-Algorithmen.
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Gemäß einem
Aspekt der Erfindung wird ein lernfähiger Routing-Algorithmus 160 zur
Ermittlung geeigneter Bearbeiter angewandt. In 3 ist
dieser Algorithmus mit "BayesianNetworkAdvisor" bezeichnet. Der
lernfähige
Routing-Algorithmus 160 basiert auf einem Bayes-Netz. Mit
Hilfe des Bayes-Netzes ist es möglich,
die Fähigkeiten
oder Einsatzbereiche der Bearbeiter in Bezug auf ein in einem empfangenen Ticket
spezifizietes Problem zu schätzen.
Hierzu greift das Bayes-Netzwerk auf vergangenes Wissen zurück. Dieses
Wissen kann dem Routing-Algorithmus 160 durch einen Administrator
oder einen automatischen Testlauf mit Standardtickets angelernt werden.
Dieses Wissen spiegelt wieder, welche und wie viele Tickets von
welchen Bearbeitern in welcher Zeit bearbeitet worden sind. Die Metrik
zur Beurteilung der Eignung eines Bearbeiters ist somit die Wahrscheinlichkeit,
mit welcher ein Bearbeiter ein Ticket aus einer gegebenen Kategorie
und/oder Unterkategorie innerhalb einer vorbestimmten Bearbeitungszeit
bearbeitet.
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Ein
Bayes-Netzwerk, welches beispielhaft in 5 dargestellt
ist, enthält
Knoten für
die relevanten Variablen im Gebiet der Vorhersage des besten Bearbeiters
für ein
bestimmtes Ticket. Als Variablen werden Bearbeiter, die das Ticket
bearbeiten sollen, eine Kategorie und/oder Unterkategorien, welche
die Problem-Erfassungslogik 140 dem empfangenen Ticket
zugeordnet hat, und die geforderte Bearbeitungszeit, mit der das
Ticket gelöst
werden soll, verwendet. Die Knoten sind durch Kanten verbunden, die
den Grad der Abhängigkeit
miteinander verbundener Knoten angeben.
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Neben
dem lernfähigen,
auf einem Bayes-Netz basierenden Routing-Algorithmus können weitere
sogenannte statische oder nicht lernfähige Routing-Algorithmen verwendet
werden.
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Beispielsweise
kann die Bearbeiter-Ermittlungslogik 150 über einen
sogenannten Merger 170 auf einen Kategorie-Bearbeiter-Ermittlungs-Algorithmus 161,
in 3 auch "Category
Skill Matcher" genannt,
auf einen Kategorie-Level-Bearbeiter-Ermittlungs-Algorithmus 162,
in 3 auch "Category
Level Skill Matcher" genannt,
auf einen Bester-Bearbeiter-Ermittlungs-Algorithmus 163,
in 3 auch "Best Skill
Matcher" genannt,
auf einen Kunden-Bearbeiter-Ermittlungs-Algorithmus 164,
in 3 auch "Customer
Skill Matcher" genannt,
auf einen Kunden-zuletzt verwendeter-Bearbeiter-Ermittlungs-Algorithmus 165,
in 2 auch "Customer
Last Skill Matcher" genannt,
auf einen Bonus-Bearbeiter-Ermittlungs-Algorithmus 166,
in 3 auch "Bonus
Skill Matcher" genannt,
und/oder auf einen Zufallsauswahl-Algorithmus 167, in 3 auch "RandomChooser" genannt, zugreifen.
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Mit
Ausnahme des "Bonus
Skill Matcher" 166 sind
die vorgenannten Bearbeiter-Ermittlungs-Algorithmen 161 bis 167 bekannte
statische Routing-Algorithmen. Im Einzelnen haben die mit 161 bis 167 bezeichneten
Bearbeiter-Ermittlungs-Algorithmen folgende
Funktionen:
Der "Category
Skill Matcher" 161 ermittelt
aus den Bearbeitern diejenigen, welche sich mit der Kategorie des
Tickets auskennen. Dazu wird eine Tabelle von Kategorien und den
zugeordneten Bearbeitern erstellt, die einem Routing-Algorithmus übergeben wird.
Anhand der dem Ticket zugewiesenen Kategorie werden Bearbeiter ermittelt,
und zwar durch eine einfache Zuordnung von vordefinierten Bearbeiterfähigkeiten
zu dem in dem Ticket enthaltenen Problem.
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Bei
dem "Category Level
Skill Matcher" 162 wird
eine Tabelle von Kategorien, Bearbeitern und einem entsprechenden
zugeordneten Fähigkeitsgrad als
Berechnungsgrundlage verwendet. Der "Category Level Skill Matcher" 162 sucht
nach den Bearbeitern anhand der Kategorien des Tickets, wobei eine zusätzliche
Unterscheidung anhand des Fähigkeitsgrades
stattfindet. Der Fähigkeitsgrad
drückt
das Niveau der Fähigkeiten
der Bearbeiter in den einzelnen Kategorien aus. Unter Berücksichtigung
des Fähigkeitsgrades
der Bearbeiter in Bezug auf die dem Ticket zugeordnete Kategorie
wird eine priorisierte, geordnete Bearbeiterliste erstellt.
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Der "Best Skill Matcher" 163 ermittelt
den besten Bearbeiter bezüglich
der Vielseitigkeit, indem er den Bearbeiter mit den meisten zugewiesenen
Kategorien aussucht. Dazu wird eine Liste erstellt, in der den Bearbeitern
eine Anzahl von Kategorien zugewiesen wird. Diese Liste wird einer
Sortierfunktion übergeben,
die Bearbeiter in Abhängigkeit
von der ihnen zugewiesenen Anzahl an Kategorien anordnet. Der "Best Skill Matcher" 163 liefert
somit in erster Linie eine Liste von Bearbeitern, welche ein breites Wissensspektrum
haben, deren Wissen jedoch nicht sehr in die Tiefe geht.
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Der "Customer Skill Matcher" 164 ermittelt die
Bearbeiter, die mit einem Anwender am meisten in Kontakt standen.
Eine Sortierfunktion ordnet die Bearbeiter entsprechend in einer
Liste, in der die Anwender in der Reihenfolge ihrer Kontakthäufigkeiten sortiert
sind. Dieser Routing-Algorithmus
kann angewendet werden, wenn Anwender mit einem bevorzugten Bearbeiter
verbunden werden sollen, oder wenn ein Bearbeiter überwiegend
die Probleme eines Anwenders gelöst
hat und der Anwender mit der Dienstleistung zufrieden war.
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Bei
dem "Customer Last
Skill Matcher" 165 wird
eine Liste von Bearbeitern und deren letzten Kontaktdatum zum Anwender
verwendet, wobei der Routing-Algorithmus den Bearbeiter auswählt, der zuletzt
ein Problem des Anwenders bearbeitet hat.
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Bei
dem "Bonus Skill
Matcher" 166 handelt es
sich um einen neuartigen Routing-Algorithmus, der eine Liste von
Bearbeitern mit Bonuspunkten als Datenquelle für eine Sortierfunktion verwendet,
welche die Bearbeiter nach Zahl ihrer Bonuspunkte ordnet. Bonuspunkte
und gegebenenfalls auch Minuspunkte werden nach speziellen Regeln
vergeben. Ein Bonusprogramm vergibt beispielsweise Punkte für eine schnelle
Ticket-Lösung,
eine gute Problemlösungs-Dokumentation und
andere Arbeitseigenschaften. Dieser Routing-Algorithmus könnte unter anderem
dort eingesetzt werden, wo vor allem auf Engagement und Zuverlässigkeit
der Bearbeiter ein großer
Wert gelegt wird und weniger Abhängigkeiten zu
den Kategorien der Probleme bestehen.
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Der
Random Chooser 167 ermittelt aus einer Menge von verfügbaren Bearbeitern
zufällig
einen Bearbeiter, welchem ein Ticket zugewiesen werden soll. Dieser
Algorithmus kann angewendet werden, wenn es keinen Unterschied macht,
welcher Bearbeiter das Ticket bearbeiten soll, oder keine speziellen Kenntnisse
erforderlich sind, wie dies bei einer Katalogbestellung oder Telefonauskunft
der Fall ist. Außerdem
kann der Random Chooser 167 angewendet werden, wenn der
lernfähige
Routing-Algorithmus 160 während eines Testablaufs angelernt
wird. Während
einer solchen Anlernphase können
vordefinierte Tickets wahllos Bearbeitern zugeführt werden. Das Kommunikationssystem 12 erstellt
dann ein Protokoll über
jeden Bearbeiter, in dem festgehalten wird, welcher Bearbeiter welches
Ticket in welcher Zeit bearbeitet hat.
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Gemäß einem
weiteren Gesichtspunkt der Erfindung hat der "Merger" 170 die Aufgabe, wenigstens
einen der Routing-Algorithmen 160 bis 167 zufällig, oder
in Abhängigkeit
von einem in der Problem-Erfassungslogik 140 ausgewerteten
Ticket 143 auszuwählen
und zu aktivieren. Ferner sorgt der Merger 170 dafür, dass
die von den aktivierten Routing- Algorithmen
als geeignet ermittelte Bearbeiter in einer Bearbeiterliste 180 in
einer vorbestimmten Reihenfolge eingereiht werden.
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Das
Funktionsprinzip des "Mergers" 170 ist in 4 näher dargestellt.
Danach weist der "Merger" 170 ein
Funktionsmodul 171 zum Aufrufen oder Aktivieren eines oder
mehrerer der Routing-Algorithmen 160 bis 167 auf.
Jeder aufgerufene Routing-Algorithmus liefert eine Liste ermittelter
Bearbeiter, von denen in 4 beispielsweise drei Listen 190, 191 und 192 dargestellt
sind. Die Bearbeiter werden in Abhängigkeit ihres Eignungsgrades
in der jeweiligen Liste sortiert. Jeder Bearbeiter einer Liste erhält dann in
Abhängigkeit
von seiner Position in der jeweiligen Liste Punkte. In einem Schritt 172 können die
einzelnen Listen 190, 191 und 192 zu
einer Zwischenbearbeiter-Liste 193 zusammengesetzt werden,
indem beispielsweise die Listen 190 bis 192 hintereinander angeordnet
werden. Weiterhin können
jedem in der Zwischenbearbeiter-Liste 193 enthaltenen Bearbeiter
Punkte in Abhängigkeit
davon zugewiesen werden, in wie vielen Listen er aufgeführt ist.
In einem weiteren Schritt 173 können die beiden Werte multipliziert
werden. Anschließend
können
die Bearbeiter entsprechend ihrer jeweiligen Gesamtpunktzahl in
einer aufsteigenden Gesamtbearbeiter-Liste 180 eingereiht werden.
Das heißt,
der Bearbeiter mit der höchsten
Punktzahl wird zuerst und der Bearbeiter mit der niedrigsten Punktzahl
wird zuletzt in die Gesamtbearbeiter-Liste 180 eingeschrieben.
Die Gesamtbearbeiter-Liste 180 wird dann einem Funktionsblock 200 zum
Auswählen
von Bearbeitern, der in 3 mit "SkillSelector" bezeichnet ist, übergeben. Der "SkillSelector" 200 erzeugt
ein sogenanntes kategorisiertes Ticket 210, welches dem
in der Problem-Erfassungslogik 140 analysierten Routing-Ticket 143 entspricht,
mit dem Unterschied allerdings, dass in dem kategorisierten Ticket 210 nunmehr auch
eine Liste geeigneter Bearbeiter enthalten ist. Das kategorisierte
Ticket 210 wird, wie nachfolgend noch weiter ausgeführt wird, über die
API-Schnittstelle 120 zur Ticket-Verwaltungseinrichtung 80 übertragen,
die aus der Bearbeiterliste 180 beispielsweise den Bearbeiter
mit der höchsten
Punktzahl auswählt. Anschließend versucht
die Ticket-Verwaltungseinrichtung 80 beispielsweise eine
Verbindung zwischen dem Telefon 72 des Anwenders 75 und
dem Bearbeiter 103 herzustellen.
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Der
Routing-Maschine 90 und dem Ticket-Verwaltungssystem 80 kann
eine Datenbank 220 zugeordnet sein, in der beispielsweise
eine Liste von freien, besetzten und/oder nicht verfügbaren Bearbeitern,
eine Liste von bearbeiteten und noch zu bearbeitenden Tickets, Fehlermeldungen,
Störungsmeldungen
und dergleichen gespeichert sind. Ferner können in der Datenbank 220 verkettete
Listen von Anwendern, Kunden, Bearbeitern, Kategorien und gegebenenfalls
deren Unterkategorien, Tickets, Probleme und Fehlermeldungen und
Bearbeitungszeiten abgelegt sein. In verketteten Listen sind Angaben über Abhängigkeiten
bestimmter Daten voneinander, und zwar in Prozent enthalten.
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Der
Routing-Maschine 90 ist ein Zwischenspeicher, ein sogenannter "Cache" 230 zugeordnet, in
dem Routing-Daten, ein Datenkern sowie ein Konfigurationskern abgelegt
sind. Im Konfigurationskern sind beispielsweise Daten gespeichert,
mit denen das Bayes-Netzwerk für
den Routing-Algorithmus 160 konfiguriert
werden kann. Der Konfigurationskern kann weiterhin Konfigurationsdaten
für die
Routing-Algorithmen 160 bis 167, Verbindungsports, Zeitpunkte
des Datenabgleichs sowie Steuerdaten zur Aktivierung und Deaktivierung
der Routing-Algorithmen enthalten. Der Datenkern beinhaltet beispielsweise
die gleichen verketteten Listen von Anwendern, Kunden, Bearbeitern,
Problemkategorien und deren Unterkategorien sowie Tickets, Störungsmeldungen
und Fehlermeldungen, die bereits in der Datenbank 220 abgelegt
sind.
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Eine
Datensynchronisationslogik 240 sorgt dafür, dass
in definierten zeitlichen Abstänäen die Daten
zwischen der Datenbank 220 und dem Zwischenspeicher 230 der
Routing-Maschine 90 abgeglichen werden. Die Datensynchronisationslogik 240 weist
hierfür
ein als "Routing
Data Synchronizer" bezeichnetes
Funktionsmodul 241 auf, das über eine Datenbank-Anpassungsschicht
(DBAL – Data
Base Adapter Layer) 250 eine Verbindung zur Datenbank 220 herstellt
und eine Synchronisation der Daten durchführt. Ein als Datenaktualisierungs-Trigger
bezeichnetes Funktionsmodul 242 kann die Synchronisierung
der Daten zu definierten Zeitpunkten auslösen. Ein Störungsmeldungs-Analysator 243 ist
in der Datensynchronisationslogik 240 implementiert. Dem Störungsmeldungs-Analysator 243 werden
beispielsweise die am externen Störungsmeldungs-Modul 130 ankommenden
Störungsmeldungen
weitergereicht, für
welche zukünftig
Tickets zu erwarten sind. Die Störungsmeldungen
können
in den Zwischenspeicher 230 geladen werden, um die Routing-Maschine 90 neu
zu konfigurieren, so dass sie auf aktuelle Probleme richtig reagieren
kann. Der Datenaktualisierungs-Trigger 242 hat ferner die
Funktionalität einer
zentralen Schnittstelle für
die Synchronisierungsbeauftragung. Hierzu nimmt er Aufträge in Form
von Fehlermeldungen, Meldungen oder Störungsmeldungen entgegen und
aktiviert den Routing-Data-Synchronisator 241 zur Übergabe
der Daten an den Zwischenspeicher 230.
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Nachfolgend
wird die Funktionsweise der in 3 dargestellten
Routing-Maschine 90 in Verbindung mit 2 näher erläutert.
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Angenommen
sei, dass der Anwender 75 die Lösung zu einem bestimmten Problem
wünscht.
Der Anwender 75 meldet sich beispielsweise über sein Notebook 70 und
das beispielhaft in 1 dargestellte öffentliche
Datennetz 30 an dem Service-Desk-System 42 an.
Nach einer Authentifizierung des Anwenders 75 am Ticket-Verwaltungssystem 80 wird
dem Anwender auf dem Monitor des Computers 70 ein entsprechendes
Ticketformular dargestellt, welches der Anwender 75 ausfüllen muss.
Nachdem das Ticket-Formular ausgefüllt worden ist, sendet der
Anwender 75 das Ticket 81 über das öffentliche Datennetz 30 zum
Ticket-Verwaltungssstem 80,
welches das empfangene Ticket 81 über die Kommunikationsschnittstelle 120 zur
Routing-Maschine 90 überträgt. Die
Problem-Erfassungslogik 140 analysiert den Inhalt des Tickets
und ordnet das Ticket anhand des darin beschriebenen Problems im
vorliegende Beispiel der Kategorie "DL Auftrag intern" und einer Unterkategorie "Account Einrichtung" zu. Der Ticket-Analysator 142 entnimmt weiterhin
dem Ticket den Hinweis, dass neben dem Routing-Algorithmus 160 der
Routing-Algorithmus 166 zum Ermitteln eines Bonus-Bearbeiters
mit berücksichtigt
werden soll und erstellt das Routing-Ticket 143. Der Merger 170 entnimmt
dem Routing-Ticket 143 die Information, dass unter Zuhilfenahme des
auf dem Bayes-Netz-basierten Routing-Algorithmus 160 und des Bonus-Bearbeiter-Ermittlers 166 geeignete
Bearbeiter ermittelt werden sollen.
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Zunächst ruft
der Merger 170 den Routing-Algorithmus 160 auf.
Zu diesem Zweck werden aus dem Zwischenspeicher 230 die
entsprechenden Daten zur Ausführung
des Routing-Algorithmus 160 ausgelesen.
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Wie
bereits gesagt, kann mit dem Bayes-Netz die Wahrscheinlichkeit des
Eintretens eines Zustandes einer Variablen in Abhängigkeit
des Eintretens eines Zustandes einer anderen Variablen, von welcher
diese kausal abhängig
ist, berechnet werden. Für
unser Beispiel bedeutet dies, dass als Variablen der Zustand "DL Auftrag intern" im Knoten 290 und
der Zustand "Account
einrichten" im Knoten 260 aktiviert
werden müssen.
Angemerkt sei, dass der Knoten 290 eine Kategorie und der
Knoten 260 im vorliegenden Beispiel eine Unterkategorie
als Variable enthalten. Als weitere Variable wird im Bayes-Netz
gemäß 5 der
Knoten 270 aktiviert, der die Bearbeiter enthält. Als
letzte Variable oder Knoten wird Knoten 280 aktiviert,
in dem die Bearbeitungszeit eingetragen wird, innerhalb derer das
im Ticket 143 beschriebene Problem gelöst werden soll.
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Zur
Ermittlung geeigneter Bearbeiter greift der Routing-Algorithmus 160 auf
den Zwischenspeicher 230 zu, in dem eine verkettete Liste
von abhängigen
Zuständen
zwischen der Kategorie "DL
Auftrag intern" und
der Unterkategorie "Account
einrichten" abgelegt
ist. Beispielsweise sei der Wert des Zustandes "Account einrichten" auf eine Wahrscheinlichkeit von 0,017
gesetzt. Dies bedeutet, dass in der Vergangenheit ein Ticket aus
der Kategorie "DL
Auftrag intern" mit
der Wahrscheinlichkeit von 0,017 die Unterkategorie "Account einrichten" aufweist. Der Wert gibt
somit an, dass in der Vergangenheit 1,7 % aller Tickets der Kategorie "DL Auftrag intern" aus der Unterkategorie "Account einrichten" stammten.
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Als
nächstes
wird im Bayes-Netz gemäß 5 die
Wahrscheinlichkeit für
das Eintreten des Ereignisses "DL
Auftrag intern" im
Knoten 290 und die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten des Ereignisses "Account einrichten" im Knoten 260 jeweils
auf 100 % gesetzt. Wie bereits erwähnt, wird im Knoten 280 die
Variable "Bearbeitungszeit" auf ≤ 30 Minuten gesetzt.
Der auf einem Bayes-Netz basierende Routing-Algorithmus 160 liefert
dann beispielsweise das Ergebnis, dass der Bearbeiter 100 und
der Bearbeiter 103 jeweils 33 % aller Aufträge aus der
Unterkategorie "Account
einrichten" gelöst haben,
wohingegen der Bearbeiter 102 lediglich etwa 17 % der Tickets gelöst hat.
Mit Hilfe des Bayes-Netzes werden somit die Fähigkeiten der Bearbeiter 100, 102 und 103 hinsichtlich
des zu bearbeitenden Tickets geschätzt. Es ist ersichtlich, dass
die Bearbeiter 100 und 103 die meiste Erfahrung
in der Kategorie "DL
Auftrag intern" in
Verbindung mit der Unterkategorie "Account einrichten" aufweisen.
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Ferner
berechnet der Routing-Algorithmus 160 mit Hilfe eines Bayes-Netzes
die Wahrscheinlichkeit dafür,
dass die Bearbeiter 100, 102 und 103 das
zu bearbeitende Ticket innerhalb einer Bearbeitungszeit von weniger
als 30 Minuten bearbeiten können.
Anhand des in dem Zwischenspeicher 230 hinterlegten Wissen über die
Bearbeiter 100, 102 und 103 hinsichtlich
der Anzahl von bearbeiteten Tickets und der dazu benötigten Berabeitungszeit
liefert der Routing-Algorithmus 160 das
Ergebnis, dass der Bearbeiter 100 ein Ticket aus der Unterkategorie "Account einrichten" mit einer Wahrscheinlichkeit
von 75 % in weniger als 30 Minuten lösen kann. Bearbeiter 103 hingegen
kann ein solches Ticket mit einer Wahrscheinlichkeit von 30 % in
weniger als 30 Minuten lösen,
wohingegen Bearbeiter 102 mehr als eine halbe Stunde für die Ticketbearbeitung
benötigt,
da er bisher für
alle Tickets mehr als 30 Minuten benötigt hat.
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Angemerkt
sei, dass diese Berechnung für alle
Bearbeiter durchgeführt
wird, welche zur Lösung des
Tickets in Frage kommen.
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In
dem vorliegenden Beispiel würde
der Merger 170 nunmehr den Bearbeiter 100 vor
dem Bearbeiter 103 in der in 4 gezeigten
Liste 190 einordnen, da Bearbeiter 100 mit einer
höheren
Wahrscheinlichkeit als Bearbeiter 103 das Ticket in einer Zeit
von weniger als 30 Minuten bearbeiten kann.
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Ferner
sei angenommen, dass aufgrund der Reihenfolge der Bearbeiter in
der Liste 190 dem Bearbeiter 100 zum Beispiel
20 Punkte, die zum Beispiel der Anzahl der Bearbeiter abzüglich deren
Position in der Liste entsprechen, zugeordnet und dem Bearbeiter 103 zum
Beispiel 15 Punkte, die zum Beispiel der Anzahl der Bearbeiter abzüglich deren
Position in der Liste entsprechen, zugeordnet werden.
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Infolge
der Information in Ticket 143, auch Bearbeiter entsprechend
ihrer Bonuszahl zu berücksichtigen,
ruft nunmehr Merger 170 noch den Algorithmus 166 zur
Ermittlung von Bonus-Bearbeitern auf. Angenommen sei, dass der Routing-Algorithmus 166 ermittelt
hat, dass ein Bearbeiter D die höchsten Anzahl
Bonuspunkte, der Bearbeiter 103 die zweithöchste und
der Bearbeiter 100 die dritthöchste Punkteanzahl aufweist.
Entsprechend der Anzahl an Bonuspunkten werden die Bearbeiter D, 103 und 100 in
die Liste 191 eingefügt.
Anschließend
wird aus den beiden separaten Listen 190 und 191 eine
Gesamt-Bearbeitungsliste 180 mit den Bearbeitern 100, 103 und
D erstellt. Beliebige Bewertungs-Algorithmen sind denkbar, die die
in den Listen 190 und 191 aufgeführten Bearbeiter
bewerten. Solche Bewertungs-Algorithmen können dem Funktionsblock 173 des
Mergers 170 zugeordnet sein. Ein Bewertungs-Algorithmus
kann die Reihenfolge der Bearbeiter in einer Liste sowie die Anzahl
der verschiedenen Listen, in denen ein Bearbeiter enthalten ist,
berücksichtigen.
Denkbar ist, dass ein Bewertungs-Algorithmus für den Bearbeiter 103 eine
höhere
Gesamtpunktzahl berechnet als für
den Bearbeiter 100, obwohl dieser das Ticket schneller
als Bearbeiter 103 lösen
kann. Dementsprechend wird Bearbeiter 103 vor Bearbeiter 100 und
vor Bearbeiter D in der Gesamt-Bearbeiterliste 180 geführt.
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Ferner
ist ein Bewertungs-Algorithmus denkbar, der nur Bearbeiter berücksichtigt,
die in allen angelegten Listen, dass sind im vorliegenden Beispiel die
Listen 190 und 191, enthalten sind. Dies würde im vorliegenden
Fall dazu führen,
dass Bearbeiter D nicht in der Gesamt-Bearbeiterliste 180 geführt wird.
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Wie
in 3 dargestellt, wird die Gesamt-Bearbeiterliste 180 dem
Bearbeiter-Auswähler 200 übergeben,
der ein kategorisiertes Ticket 210 aus dem vom Anwender 75 erstellten
Ticket 81 erstellt und die Bearbeiterliste 180 dort
einfügt.
Das kategorisierte Ticket 210 wird über die API-Schnittstelle 120 zum
Ticket-Verarbeitungseinrichtung 80 übertragen. Entsprechend der
Reihenfolge, in der die Bearbeiter in der Bearbeiterliste 180 angeführt sind,
versucht die Ticket-Verwaltungseinrichtung 80 zunächst eine
Verbindung zum Bearbeiter 103 herzustellen.
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Stellt
sich heraus, dass Bearbeiter 103 verfügbar ist, wird eine Verbindung
zwischen dem Anwender 75 und dem Bearbeiter 103 hergestellt.
Bei der Verbindung kann es sich um eine Telefonverbindung oder um
eine Datenverbindung handeln. Bei einer Datenverbindung wird das
Notebook 70 mit einem Computer des Bearbeiters 103 verbunden.
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Für den Fall,
dass die Ticket-Verwaltungseinrichtung 80 feststellt, dass
der Bearbeiter 103 nicht verfügbar ist, versucht die Ticket-Verwaltungseinrichtung 80 eine
Verbindung zum Bearbeiter 100 herzustellen. In diesem Fall
wird eine Statusmeldung von der Ticket-Verwaltungseinrichtung 80 erzeugt,
die in der Datenbank 220 hinterlegt wird und darauf hinweist,
dass der Bearbeiter 103 zur Bearbeitung des Tickets nicht
zur Verfügung
stand. Stellt sich ferner heraus, dass Bearbeiter 103 kein
anderes Ticket bearbeitet und anwesend sein sollte, kann das Kommunikationssystem 12 dem
Bearbeiter 103 Minuspunkte zuweisen, die bei Aktivierung
des Bonus Skill Matcher 166 berücksichtigt werden.
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Das
in 2 gezeigte Kommunikationsnetz 12 ist
in der Lage, die gesamte Bearbeitungsphase eines Tickets, d. h.
vom Zeitpunkt der Übergabe
eines Tickets an die Ticket-Verwaltungseinrichtung 80 bis
zur endgültigen
Lösung
des im Ticket beschriebenen Problems zu protokollieren. Insbesondere
kann hierbei festgehalten werden, welcher Bearbeiter in welcher
Bearbeitungszeit das Ticket bearbeitet hat. Dieses neu erworbene
Wissen wird in der Datenbank 220 hinterlegt, während einer
Datensynchronisation in den Zwischenspeicher 230 geladen und
zu einem späteren
Zeitpunkt bei der Ermittlung eines Bearbeiters mit Hilfe des auf
einem Bayes-Netz basierenden Routing-Algorithmus 160 berücksichtigt
werden.